渡辺澄夫





(郵便住所)
〒226-8502 横浜市 緑区 長津田 4259
東京工業大学 情報理工学院
数理・計算科学系
メールボックス G5-19

(E-mail) swatanab (AT) dis . titech . ac . jp




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渡辺研にもどる


Mathematical Forest




お知らせ






2017年統計サマーセミナー(2017年8月5日・8日) で講師を担当する予定です。題名は 「情報量規準とクロスバリデーションの同じ点と異なる点」(仮)。






高校生・受験生のための東工大オープンキャンパス(2017年8月10日) 第一類の模擬講義 の講師を担当する予定です。模擬講義は、数学系、数理計算科学系、 化学系、物理学系、地球惑星科学系の順番で30分の入れ替え制となります。

時間: [第1回] 10:00 - 12:30 [第2回] 13:30 - 16:00

場所: 本館3階345

タイトルは「数学と人工知能」。渡辺の担当(数理・計算科学系)の時間は 10:30-11:00, 14:00-14:30 になります。








東京大学金融教育研究センター「近未来金融システム創造プログラム」で 「機械学習」の回の講師を担当します。2017年11月7日18:30-20:00。






統計学の・Ev算機言語 R において、シンギュラーベイズ情報量規準を計算する ソフトウエア sBIC (作者:Luca Weihs, Martyn Plummer) が公開されています。 BICよりも精度のよいモデル選択ができます。

高次元代数幾何学の重要な概念「対数閾値」が実用の場で広く使われるようになりました。






StatModeling Memorandum さんの記事「情報量規準LOOCVとWAICの比較」 が公開されています。

とても優れた記事だと思います。このページを書かれたかたは高度な解析力を持つデータサイエンティストか 統計学者のいずれかでいらっしゃると想像します。STANとRのコードも記載してくださっていますので 関心のあるかたは計算機実験を共有されてみてはいかがでしょうか。






論文誌 Royal Statistical Society M. Drton and M. Plummer, "A Bayesian information criterion for singular models" が掲載されるようです。

特異学習理論の研究成果が使われるようになりました。
山崎さん・青柳さん・渡辺(一帆)さん・永田さんの定理も応用されています。





統計数理研究所の公開講座の講師を担当しました(2017年6月7日8日)。
ベイズ統計の理論・モデリング・評価について




第9回クリスマスレクチャーin須坂 において、中学生高校生のみなさんに 人工知能について 紹介しました。 お聞きくださったかた、ありがとうございました。 しばらくの間ここに掲載を続けます。(2016/12/17)。






New Information 〜数学と情報数理〜





AI_Image 人工知能の学習理論





無理のない速さで少しずつ読んで下さい。

目でみる尤度関数 (NEW) ,  初めてのベイズ学習 ,  WAIC ,  WBIC ,  CVとWAIC WAICとWBIC,最近の研究から ,  なぜ新しい規準? , 

ベイズ統計の主要定理 カルバック・ライブラ距離 ,  事前分布 ,  代数幾何とベイズ統計 ,  なぜ代数幾何? ,  特異点の解消

数学科の皆さまに ,  物理学科の皆さまに ,  統計学科と情報学科の皆様に ,  伝説・深層学習 ,  交換の確率

階層ベイズ法とWAIC ,  WBICの数学・I基礎 ,  ニューラルネットを使ってみよう ,  パレート平滑化クロスバリデーション , 

学習理論の基本 ,  繰りこみ可能とは ,  神経回路網で何が研究さ・黷スか ,  情報学習理論 , 

ベイズ推測の基礎理論 ,  線形モデルの予測二乗誤差 ,  ベイズ推論:何度でも尋ねられること , 

ラプラスとフィッシャーから荒野へ (J-Stage) ,  ポアソン分布 ,  経験過程 ,  質問:自由エネルギー ,  実験:汎化損失と学習損失 , 



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研究分野


応用数学、数理統計学



研究の目的


(1) 統計学の数理を解明する.
(2) 数学の新しい研究領域を作る.
(3) 情報科学の新しい方法を作る.



研究成果

学習に関して、数学的に美しく、同時に 統計学的に有用な理論とアルゴリズムを作っています.

(1) 研究の現況については、 最近の進展 をご覧ください.
(2) 以前の研究の解説は, 解説 をご覧ください.比較的最近の解説は 学習の状態方程式 にあります.
(3) 研究業績等は、 2017年 を ・イ覧ください.
(4) 昨年までのものは、 2016年 2015年 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年まで をご覧ください.
(5) 論文情報は、 論文情報 をご覧ください.


担当講義科目


渡辺が担当している講義については 講義の記録 を御覧ください。




バックナンバー


Singular Learning Theory
講演と解説記事など
数理科学




その他



ラ・塔_ム行列の入門書 ランダム行列の数理と科学 が出版されました. (2014)

ベイズ統計・wを紹介する本 ベイズ統計の理論と方法 が 出版され・ワした.(2012)

現代思想2010年9月号「現代数学の思考法」に記事 学習理論に現れる数学 が掲載・ウれました.(2010)

現代数理科学事典(第2版)が出版されました. ( 出版社のページ ). (2010)

学習理論の入門書 Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory が出版されました.(2009)

学習理論の専門書 代数幾何と学習理論が出版されました.(正誤表をつけました).(2006)

学習理論の専門書 学習システムの理論と実現が出版されました. ご執筆くださった萩原克幸先生、赤穂昭太郎先生、本村陽一先生、 福水健次先生、岡・c真人先生、青柳美輝先生、ご多忙の中を 御協力いただきまして誠にありがとうございました.(2005)

確率と統計の入門書 確率と統計−情報学への架橋を出・ナしました. 前半は渡辺が書いて、後半は早稲田の村田昇先生にお願いしました. 大学の1,2年次に行なわれている講義の標準的な内容です.(2005)

単項本「数学のたのしみ(2004秋)」の<数学への夢・数学に託す夢>の中の 記事に 「学習理論と数学的自然」が 掲載されています.(2004)

学・K理論の入門書 「データ学習アルゴリズム」 が出版されました.(2001)

別冊・E数理科学「脳情報数理科学の発展― 21世紀に広がる脳科学の新しい胎動 ―」が出版されました.




リンク


日本, 京都大学数理解析研究所(RIMS)
仏国, 高等数学研究所(IRMA)
米国, 数理科学研究所(MSRI)
米国, クレイ数学研究所(CMI)
米国,アメリカ数学研究所(AIM)
日本, 大阪市立大学数学研究所(OCUAMI)
米国, 統計応用数理科学研究所(SAMSI)
日本, 理化・w研究所脳科学総合研究センター
日本, ・搆v数理研究所(ISM)
日本, 京都大学基礎物理学研究所


筑波大学数学教室
新潟大学 大学院自然科学研究科数理・情報電子工学専攻
大阪大学数学教室
神戸大学数学教室
九州大学数学教室


日本数・w会(MSJ)
日本数学会統計分科会研究会
日本応用数理学会

電子情報通信学会(IEICE)
電子情報通信学会 知識の森・知識ベース(β版) (会員パスワード要).
電子情報通信学会研究会の予定
ニューロコンピ・・[ティング研究会(NC)
情報論的学習理論と機械学習研究・・IBLSML) , IBISML.
米国電気電子学会(IEEE)

研究集会リスト
研究集会等情報
確率論関係の研究集会
物性若手夏の学校

Applied Mathematics Research eXpress (AMRX)
International Journal of Neural Networks
IEEE Transactions on Neural Networks
Neural Computation
The Annals of Statistics
Recent Topics on Real and Complex Singularities
Minimum Description Length
ISAAC
カーネルマシン
文部科学省   科学研究費補助金
日本学術振興会
科学研究費補助金 特別研究員 など.





略歴